量化 ZIG函数的python实现

来自某百科的定义，ZIG(K,N) 函数当数值K的变化量超过N%时折线转向。

本文只考虑收盘价（close）的5%转向。

先上图，直观感受下ZIG线（白线）

所以给定日线收盘价序列，要求出其ZIG线；

大体思路如下：

（x = 0.05即5%转向）

若是上涨趋势:

扫描点的值若大于现在候选节点的值，则把候选点置为扫描点；

扫描点的值若小于现在候选节点的值*(1-x), 则说明当前候选点是个∧端点，将其记入端点表。并且将当前趋势设为下降趋势，将候选点置为扫描点。

若是下降趋势：

扫面点的值若小于现在候选节点的值，则把候选点置为扫描点；

扫描点的值若大于现在候选节点的值*(1+x), 则说明当前候选点是个∨端点，将其记入端点表。并且将当前趋势设为上涨趋势，将候选点置为扫描点。

其他的还有临界判断，便不赘述了，上个示例代码：

import numpy as np
import tushare as tsZIG_STATE_START = 0
ZIG_STATE_RISE = 1
ZIG_STATE_FALL = 2def zig():ts.set_token("此处放入tushare的token！！！")pro = ts.pro_api()df = pro.daily(ts_code="603297.SH")# print(list(df["close"]))df = df[::-1]df = df.reset_index(drop=True)# df = df.iloc[-100:]x = 0.05k = df["close"]d = df["trade_date"]print(k)print(d)peer_i = 0candidate_i = Nonescan_i = 0peers = [0]z = np.zeros(len(k))state = ZIG_STATE_STARTwhile True:print(peers)scan_i += 1if scan_i == len(k) - 1:# 扫描到尾部if candidate_i is None:peer_i = scan_ipeers.append(peer_i)else:if state == ZIG_STATE_RISE:if k[scan_i] >= k[candidate_i]:peer_i = scan_ipeers.append(peer_i)else:peer_i = candidate_ipeers.append(peer_i)peer_i = scan_ipeers.append(peer_i)elif state == ZIG_STATE_FALL:if k[scan_i] <= k[candidate_i]:peer_i = scan_ipeers.append(peer_i)else:peer_i = candidate_ipeers.append(peer_i)peer_i = scan_ipeers.append(peer_i)breakif state == ZIG_STATE_START:if k[scan_i] >= k[peer_i] * (1 + x):candidate_i = scan_istate = ZIG_STATE_RISEelif k[scan_i] <= k[peer_i] * (1 - x):candidate_i = scan_istate = ZIG_STATE_FALLelif state == ZIG_STATE_RISE:if k[scan_i] >= k[candidate_i]:candidate_i = scan_ielif k[scan_i] <= k[candidate_i]*(1-x):peer_i = candidate_ipeers.append(peer_i)state = ZIG_STATE_FALLcandidate_i = scan_ielif state == ZIG_STATE_FALL:if k[scan_i] <= k[candidate_i]:candidate_i = scan_ielif k[scan_i] >= k[candidate_i]*(1+x):peer_i = candidate_ipeers.append(peer_i)state = ZIG_STATE_RISEcandidate_i = scan_ifor i in range(len(peers) - 1):peer_start_i = peers[i]peer_end_i = peers[i+1]start_value = k[peer_start_i]end_value = k[peer_end_i]a = (end_value - start_value)/(peer_end_i - peer_start_i)# 斜率for j in range(peer_end_i - peer_start_i +1):z[j + peer_start_i] = start_value + a*jprint(peers)dates = [d[i] for i in peers]print(dates)print([k[i] for i in peers])print(list(k))print(list(z))zig()

最终输出如下：

[0, 6, 18, 21, 22, 27, 30, 32]
['20180910', '20180918', '20181012', '20181017', '20181018', '20181025', '20181030', '20181101']
[37.25, 62.7, 44.88, 47.81, 43.6, 48.76, 46.0, 46.75]
[37.25, 40.98, 45.08, 49.59, 54.55, 57.0, 62.7, 61.6, 59.23, 58.84, 59.29, 60.9, 55.51, 55.65, 50.15, 50.3, 51.16, 46.04, 44.88, 45.81, 46.45, 47.81, 43.6, 45.84, 47.99, 48.37, 47.01, 48.76, 47.85, 47.69, 46.0, 47.1, 46.75]
[37.25, 41.49166666666667, 45.733333333333334, 49.975, 54.21666666666667, 58.458333333333336, 62.7, 61.215, 59.730000000000004, 58.245000000000005, 56.760000000000005, 55.275000000000006, 53.790000000000006, 52.305, 50.82, 49.335, 47.85, 46.365, 44.88, 45.85666666666667, 46.833333333333336, 47.81, 43.6, 44.632, 45.664, 46.696, 47.728, 48.76, 47.839999999999996, 46.92, 46.0, 46.375, 46.75]

最后print出来的z便是ZIG线。此代码并没有做最终的封装，仅为示例。

ps:某百科描述的算法是错的，坑爹

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